基于VMD和改进多尺度熵的往复压缩机气阀故障诊断方法

针对往复压缩机气阀振动信号具有非平稳性、非线性和多分量耦合特性,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进多尺度熵的往复压缩机气阀故障诊断方法。利用VMD方法分解振动信号,并根据互相关系数法选取主要模态分量进行信号重构,可有效的消除噪声干扰;应用改进多尺度熵对重构信号进行量化分析,获得各振动信号的特征向量,并以极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)为故障分类器对往复压缩机气阀的4种状态实测信号进行分类识别。研究结果表明:该方法能够比较准确地提取出往复压缩机气阀故障信息,可实现往复压缩机气阀故障的正确识别。